import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

public class Heap {
    public int[] elem;
    public int usedSize = 10;

    public Heap() {
        this.elem = new int[usedSize];
    }

    //将elem数组赋值
    public void init(int[] array) {
        for (int i = 0; i < elem.length; i++) {
            elem[i] = array[i];
        }
    }

    //创建大根堆
    //向下调整
    public void createHeap() {
        //获取每一个根节点(父亲节点)
        for (int parent = (usedSize - 1 - 1) / 2; parent >= 0; parent--) {
            siftDown(parent, usedSize);
        }
    }

    private void siftDown(int parent, int usedSize) {
        //首先获取孩子结点的下标(左孩子)
        int child = 2 * parent + 1;
        while (child < usedSize) {
            //比较左右孩子节点，哪个大
            if (child + 1 < usedSize && elem[child] < elem[child + 1]) {
                child++;
            }
            //走到这child下标的值是孩子节点中最大的
            //将child下标所指的值与父亲节点的值去比较，孩子节点大就交换
            if (elem[child] > elem[parent]) {
                swap(elem, child, parent);
                parent = child;
                child = 2 * parent + 1;
            } else {
                break;
            }
        }
    }

    private void swap(int[] elem, int i, int j) {
        int tmp = elem[i];
        elem[i] = elem[j];
        elem[j] = tmp;
    }

    //堆的插入(往堆里面插入元素)
    public void offer(int val) {
        //判断数组是否满了
        if (isFull()) {
            elem = Arrays.copyOf(elem, 2 * elem.length);
        }
        //往usedSize位置插入元素
        elem[usedSize] = val;
        //调整
        siftUp(usedSize);
        usedSize++;
    }

    private void siftUp(int child) {
        //求父亲结点的下标
        int parent = (child - 1) / 2;
        while (child > 0) {
            if (elem[child] > elem[parent]) {
                swap(elem, child, parent);
                child = parent;
                parent = (child - 1) / 2;
            } else {
                break;
            }

        }
    }

    private boolean isFull() {
        return usedSize == elem.length;
    }

    //堆的删除
    public int poll() {
        if (isEmpty()) {
            return -1;
        }
        //将0下标的值与最后一个节点下标(usedSize-1)的值交换
        int ret = elem[0];
        swap(elem, 0, usedSize - 1);
        //向下调整
        usedSize--;
        siftDown(0, usedSize);
        return ret;
    }

    //top-K问题(次一点的解法) O((N+K)*logN)
    public int[] smallestK(int[] array, int k) {
        //创建一个数组，用来保存前k个元素
        int[] ret = new int[k];
        //对参数进行判断
        if (array == null || k == 0) {
            return ret;
        }
        //创建一个小根堆 O(N*logN)
        PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>();
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            priorityQueue.offer(array[i]);
        }
        //出N个元素中的k个元素，也就是前K个元素 O(K*logN)
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            int pVal = priorityQueue.poll();
            ret[i] = pVal;
        }
        return ret;
    }

    private boolean isEmpty() {
        return usedSize == 0;
    }

    //top-k(前k个最小的)问题(最优解法) 时间复杂度O(N*logK)
    public int[] smallestK2(int[] array, int k) {
        //创建一个数组，用来保存前k个元素
        int[] ret = new int[k];
        //对参数进行判断
        if (array == null || k == 0) {
            return ret;
        }
        //priorityQueue是小根堆，要将它变成大根堆，参数就要传一个比较器
        PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o2.compareTo(o1);
            }
        });

        //遍历数组，将前k个元素创建成大根堆
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            priorityQueue.offer(array[i]);//每个元素都需要向上调整时间复杂度O(k*logK)

        }//时间复杂度O(N-K)*logK
        //遍历剩下的N-k个元素，并与堆顶元素进行比较，小于堆顶元素就将堆顶元素poll出去
        for (int i = k; i < array.length; i++) {
            int peekVal = priorityQueue.peek();
            if (peekVal > array[i]) {
                priorityQueue.poll();
                //将此时i下标的元素添加进来
                priorityQueue.offer(array[i]);
            }

        }
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            int retVal = priorityQueue.poll();
            ret[i] = retVal;
        }
        return ret;
    }

    //top-k(前k个最大的)问题
    public int[] largestK(int[] array, int k) {
        int[] ret = new int[k];
        if (array == null || k == 0) {
            return ret;
        }
        //创建小根堆
        PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>();
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            priorityQueue.offer(array[i]);
        }
        for (int i = k; i < array.length; i++) {
            int peekVal = priorityQueue.peek();
            if (peekVal < array[i]) {
                priorityQueue.poll();
                priorityQueue.offer(array[i]);
            }
        }
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            int pVal = priorityQueue.poll();
            ret[i] = pVal;
        }
        return ret;
    }

    //找第K个最小的元素
    public int smallestK3(int[] array, int k) {

        //对参数进行判断
        if (array == null || k == 0) {
            return -1;
        }
        //priorityQueue是小根堆，要将它变成大根堆，参数就要传一个比较器
        PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o2.compareTo(o1);
            }
        });

        //遍历数组，将前k个元素创建成大根堆
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            priorityQueue.offer(array[i]);//每个元素都需要向上调整时间复杂度O(k*logK)

        }//时间复杂度O(N-K)*logK
        //遍历剩下的N-k个元素，并与堆顶元素进行比较，小于堆顶元素就将堆顶元素poll出去
        for (int i = k; i < array.length; i++) {
            int peekVal = priorityQueue.peek();
            if (peekVal > array[i]) {
                priorityQueue.poll();
                //将此时i下标的元素添加进来
                priorityQueue.offer(array[i]);
            }

        }
        return priorityQueue.peek();
    }
    //堆排序(从小到大排序，创建的是大根堆；从大到小排序，创建的是小根堆，后面的核心代码都一样)
    public void heapSort(){
        //定义一个end指向最后一个元素
        int end=usedSize-1;
        while (end>0){
            swap(elem,0,end);
            siftDown(0,end);
            end--;
        }
    }
}
